[发明专利]一种基于知识的农资商品推荐方法

说明书

技术领域

本发明涉及商品个性化推荐技术领域，具体涉及一种基于知识的农资商品推荐方法。

背景技术

商品个性化推荐技术在现代电子商务中发挥着重要的作用。需求和偏好是影响消费者购买商品的两个因素，同时也是推荐方法应该考虑的两个重要方面。传统农资商品推荐方法大多是基于商品的推荐和协同过滤的推荐，需要一定的商品销售记录作为支撑，并从这些商品销售记录中提取用户偏好。另外，由于农资商品具有的特殊性质——不能在购买时给用户带来直接的产品体验，该特点使得传统运用于农资商品推荐时只考虑用户偏好的方法不具有说服力。所以，传统农资商品推荐方法存在两个问题：首先，对于新用户和新商品存在冷启动问题；其次，它们主要侧重用户偏好来向用户推荐商品，而缺乏对用户的科学分析。

综上所述，需要一种适合于农业生产特点的，并且能在一定程度上解决商品冷启动问题的农资商品推荐算法。

发明内容

本发明的目的在于克服传统农资商品推荐方法的不足，提供一种基于知识的农资商品推荐方法，一方面要解决传统方法的冷启动问题；另一方面使得推荐结果符合农业生产需求，在影响用户选择商品的需求和偏好两个方面，重点考虑用户需求，忽略用户偏好。

本发明采用如下技术方案：

一种基于知识的农资商品推荐方法，所述方法包括如下步骤：

S1、结合问题背景，分析用户、商品的特征，并根据这些特征生成案例库结构；

S2、根据特定的用户信息，判断案例库中是否存在与用户特征相对应的案例，根据判断结果对案例库进行相应操作；

S3、从案例库中获取与相应用户特征相匹配的商品特征，结合商品信息，产生应该推荐的农资商品。

优选的，步骤S1中，案例库的结构是根据用户特征、商品特征并基于农业生产知识而产生。

优选的，步骤S2中，判断过程具体包括：

案例库中存在与当前用户特征相对应的案例时，则无需更新案例库；

案例库中不存在与当前用户特征相对应的案例时，需要依据相关农业生产知识来更新案例库；

优选的，更新案例库的过程具体包括：

P1、从用户信息中提取用户特征，根据这些用户特征提取出农业生产需求；

P2、在农业生产知识的背景下分析农业生产需求，将其转化为农资产品需求；

P3、整合农资商品需求，将其存入案例库。

本发明由于采用了上述技术方案，具有以下有益效果：由用户特征反映出用户潜在需求，并结合农业生产知识得到农业商品需求，这个过程使得对商品的推荐更加科学并能排除掉影响用户选择农资商品的主观因素；农业生产知识的科学性及其存在使得冷启动问题得以解决；案例库是连接用户需求和商品特征的纽带，通过案例库的建立使得本发明中基于知识的推荐更加高效。

附图说明

附图用来提供对本发明的优选的理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：

图1为本发明的推荐方法流程图；

图2为本发明案例库的更新及推荐结果产生过程图。

具体实施方式

为了方便对本发明过程及特性有更进一步的了解，下面结合具体附图和实例(以农资商品中的化肥商品为例)对本发明作进一步说明。

如图1、图2，为了从用户的实际需求出发，并且利用相关农业生产知识科学地进行农资商品推荐，提高推荐的科学性和推荐效率，本发明提供了一种基于知识的农资商品推荐方法，包括如下步骤：

S1、结合问题背景，分析用户、商品的特征，并根据这些特征生成案例库结构；

其中，用户表如下：